Когда нейросеть начинает врать
Вы просите GPT написать функцию сортировки. Первый раз она возвращает быструю сортировку. Второй раз — сортировку пузырьком. Третий раз — что-то настолько странное, что код даже не компилируется. Это не баг, это фича. Вероятностная природа больших языковых моделей — их главная сила и одновременно ахиллесова пята для задач, где нужна предсказуемость.
Именно эту проблему решает ZervGen. Не очередной костыль поверх API, а принципиально иной подход. Гибридная архитектура, где нейросеть не генерирует код напрямую, а управляет символьным движком, который его строит по правилам.
Если вы уже сталкивались с тем, что тестирование LLM сводит с ума из-за нестабильных ответов, ZervGen предлагает выход из этого ада.
Символисты против коннекционистов: перемирие на поле боя
История ИИ — это война двух лагерей. Символисты верят в логику, правила, детерминированные системы. Коннекционисты — в обучение на данных, нейросети, вероятностные выводы. Последние десять лет победили коннекционисты. Но цена победы — хаос.
ZervGen не выбирает сторону. Он заставляет их работать вместе. Нейросеть (коннекционистский компонент) понимает задачу, извлекает намерение, планирует решение. Символьный движок (символистский компонент) исполняет этот план, строго следуя грамматике языка, правилам типизации, синтаксическим ограничениям.
Из чего состоит этот механический компромисс
Архитектура ZervGen — это конвейер, где каждый этап фильтрует неопределенность.
- Интерпретатор намерений. LLM получает промпт и переводит его в формальный план — абстрактное дерево задач. Не код, а спецификацию: "создать функцию, которая принимает список чисел, возвращает отсортированную копию, использует алгоритм быстрой сортировки".
- Символьный планировщик. Берет это дерево и разбивает на элементарные шаги, которые умеет выполнять движок генерации кода. Здесь появляются зависимости, порядок выполнения, проверка на противоречия.
- Детерминированный генератор кода. Самое интересное. Это не нейросеть. Это набор шаблонов, трансформаций и правил. Он берет элементарный шаг ("объяви функцию с сигнатурой") и производит абсолютно предсказуемый кусок кода. Всегда одинаковый для одинакового входа.
- Валидатор и компоновщик. Собирает куски в целое, прогоняет через линтер, проверяет типы (если язык статически типизирован), гарантирует, что результат не просто синтаксически правилен, но и соответствует исходному намерению.
LLM здесь — не король, а советник. Его власть ограничена. Он может предложить, но не может приказать. Финальное слово всегда за символьной системой.
Чем это лучше обычного промпт-инжиниринга или Chain-of-Thought?
Вы можете потратить недели, оттачивая промпты и настраивая RAG, чтобы уменьшить галлюцинации. Или использовать Chain-of-Thought, чтобы заставить модель "рассуждать". Но фундаментальная проблема останется: нейросеть — черный ящик. Вы не контролируете процесс, только надеетесь на результат.
| Подход | Детерминизм | Контроль | Сложность внедрения |
|---|---|---|---|
| Прямой промпт к LLM | Нулевой | Нулевой | Низкая |
| Chain-of-Thought | Низкий | Средний | Средняя |
| Функции/инструменты (OpenAI) | Средний (только вызов) | Высокий (только выбор) | Средняя |
| ZervGen | Высокий | Полный | Высокая |
ZervGen не надеется. Он гарантирует. Цена — сложность. Нужно описывать домен (какие типы данных, операции, шаблоны кода допустимы). Это как писать грамматику для своего мини-языка.
Где это работает, а где — нет
ZervGen блестяще справляется с рутинной, шаблонной генерацией кода.
- CRUD-операции. "Создай endpoint для создания пользователя с валидацией email и хешированием пароля". Нейросеть понимает суть, символьный движок генерирует идентичный код на Flask, Django или FastAPI в зависимости от конфигурации.
- Трансформации данных. "Напиши функцию, которая преобразует JSON из API A в формат для API B". Детерминизм критичен, если эта функция будет выполняться тысячи раз.
- Генерация тестов. Вот где он сияет. Попросите написать тест для сложной функции — и получите не случайный набор assert'ов, а структурированный тестовый класс с setup, teardown и предсказуемыми проверками. Идеально для CI/CD.
- Шаблонизация кода. Создание заготовок сервисов, репозиториев, DTO-объектов по описанию доменной логики.
А где ZervGen спотыкается?
- Творческие задачи. "Напиши поэму о бинарном дереве в стиле Бродского". Символьный движок тут беспомощен.
- Исследовательский код. Когда нужно не сгенерировать правильное решение, а найти новое, неочевидное. ZervGen исключает serendipity — счастливые случайности, которые иногда приводят к прорывам.
- Очень узкие или новые домены. Если для вашего экзотического DSL или фреймворка нет готовых шаблонов в движке, придется писать их самому. Это программирование.
По сути, ZervGen автоматизирует работу senior-разработчика, который превращает чёткое ТЗ в качественный код. Но он не заменит архитектора, который это ТЗ придумывает. Это ответ на разочарование в LLM как в серебряной пуле для бизнеса.
Кому стоит заморачиваться с ZervGen прямо сейчас
Если вы:
- Запускаете продакшен-сервис, где код, сгенерированный ИИ, выполняется без человеческого ревью.
- Строите внутренние инструменты или low-code платформу и устали от багов из-за плавающих ответов нейросети.
- Хотите внедрить автоматическое код-ревью с LLM, но боитесь, что ревьюер сам наделает ошибок.
- Разрабатываете образовательную платформу, где важно, чтобы примеры кода всегда были корректными и одинаковыми для всех студентов.
Тогда да, пробуйте. Остальным, возможно, пока хватит комбинации точных промптов и простых валидаторов.
Что дальше? Будущее — за гибридами
ZervGen — не единственный эксперимент на этой границе. Genesis-152M-Instruct пробует встроить символьное мышление прямо в маленькую модель. Другие проекты пытаются формализовать воркфлоны так, чтобы их не сломала лишняя запятая (как в FTAI).
Тренд очевиден: слепое доверие к нейросетям заканчивается. Эпоха чистого коннекционизма уходит. На смену приходят гибридные системы, где вероятностная магия LLM служит строгой, надежной логике символьных движков.
Совет напоследок: не ждите, когда ZervGen или его аналоги станут мейнстримом. Начните с малого. Выделите в своем проекте один тип задач, где недетерминизм LLM бьёт больнее всего. Попробуйте описать для него формальные правила генерации. Возможно, вы придете к своей, более простой версии гибридной архитектуры. А потом посмотрите, не изобрели ли вы велосипед, который уже называется ZervGen.
